随着科技的发展，气象学的相关研究对从业人员提出了更高的计算机编程要求，气象与计算机技术的深度融合成为发展的趋势。 本书关注Python在气象数据处理与可视化方面的应用，循序渐进地介绍Python基础应用，内容涵盖了NumPy、pandas、xarray、SciPy、Metpy、Matplotlib等常用于气象领域的模块的具体用法。本书提供了大量浅显易懂的与气象相关的示例，涵盖多种常见应用场景，极大地降低了读者的学习成本。 通过阅读本书，读者可以在较短时间内掌握Python在气象数据处理与可视化中的常用编程技能。
李宁 私房菜谱 ? Python语法基础 ? Python高级编程 ? Python Web发 ? Python GUI发 ? Python爬虫技术 ? Python游戏发 ? Python办公自动化 ? Python项目实战 李宁 实战项目 ? PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 ? Pygame游戏项目实战：塔防 ? Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 ? Python Web项目实战：基于Django的58同城项目设计
大厂服务端测试技术专家10年实战经验总结，手把手教您快速摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想束缚，全景式、体系化解读服务端测试发的流程、技术栈和实用规范
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
● 内容实用：基于 OpenCV 4与Python，循序渐介绍了OpenCV从门到实践的内容 ● 手把手教学：剖析基本操作，由浅深带领读者对图像处理的算法有更深的了解 ● 案例丰富：面向不同应用场景，配合项目实战，详细讲解多个应用案例 ● 配套赠送：全书源代码 重知识讲解视频 PPT
基于Python语言，深剖析软件测试发的工具、方法、流程及提升测试效率的解决方案 专业作者团队十多年测试工作经验总结升华，口、HTTP、WebUI、移动端自动化测试超详细实战分享 测试技术、实战演练、视频演示、源码分析一应俱全
这是一本Python零基础门的实战型教程。有趣、轻松、丰富。 （1）通俗易懂，轻松上手：书中穿插了“编程小知识”“笔者有话说”等内容，帮助读者了解和理解编程过程中的一些原理、技巧和经验。 （2）学习路线优化，内容结构清晰：本书的结构为“基础理论+编程实例+贯穿全书的程序实战+项目实训+课后习题” （3）配套资源丰富：PPT课件+程序源码+编程题库+面试模拟+学习指导+在线服务，不仅仅是一本书，而是一套python的学习服务
1.注编程零基础，理论与案例/项目相结合。遵循教学规律，知识循序渐，配合理论知识设置有案例、综合应用、项目实战等。 2.兼容多软件版本。本书所有编程适用于Python3.6、3.7和3.10版本，支持读者根据情况多样选择Python软件安装版本。 3.重思想，聚焦实际问题。突出编程思想培养，抛弃语言细节，有针对性的选取浅显易懂的内容，将注意力集中于使用计算机解决实际中遇到的问题。 4.覆盖全面，强调计算生态。设计编程实例，帮助学生理解围绕计算生态展编程并解决问题的基本理念和方法。
围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识。 对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 知识全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
Python 是一门优秀的编程语言，自诞生之日起便受到众多专业人士和编程爱好者的喜 爱。经过多年发展，Python 目前正在系统编程、图形图像处理、数学处理、数据库编程、 网络编程、Web 应用、云计算、人工智能和多媒体等领域大放光彩。究其原因，一是因为 Python 语言本身简洁优美、易学易用；二是因为Python 在数据采集与处理和数据分析与可 视化方面都有独特的优势。为了能够让有意学习Python 的朋友们快速上手，本书以实用为 主要目的介绍了Python 3 的基础知识，几乎每段代码都有相应执行结果的截图，让读者有 更直观的感受，希望能借此助力Python 的学习者牢基础。
本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何行运用的同时，更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
畅销书全新升级，第1版上市后已印刷近10次，累计销量超过50000册，是该领域公认的标杆之作，销量和口碑都极佳。（2）资深专家撰写，内容系统而全面，详尽讲解了HTML5与CSS 3的所有功能和特性；注重实战，不仅包含大量辅助理解的小案例，而且还包含两个综合性案例，可操作性极强。
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
本书特色 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重内容的多媒体视频教程和教学课件。
（1）作者是Python编程领域的资深专家，有多年经验，且撰写了多部相关著作； （2）本书得到了陈斌、史海峰、李道兵、黄哲铿等15位专家的高度评价和一致推荐； （3）结合源码系统讲解Python的语法知识，帮助读者知其然并知其所以然； （4）结合真实需求讲解并发编程、性能优化、测试与调试、异常处理、内存管理等Python发中的高级知识，指导读者编写更高效的代码； （5）注重实战，给出了大量实例代码，同时通过这些代码给出了编码风格上的建议，指导读者编写更优雅的代码。
掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情，而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识，优势体现在： 1. 学习路线清晰，章节目标明确； 2. 由各编程网站上的真题推章节，可自行线上评测。
1.以多种实例为基础，从简单到复杂引导读者掌握Python模块的使用方法和技巧，让您轻松实现自动化办公。 2.办公室文员和数据分析师的工作利器，系统学会如何使用Python的openpyxl和pandas模块来快速处理Excel数据，提高工作效率。 3.详细阐述了开发环境的搭建、Excel模块的安装、代码编写前的准备、openpyxl模块与pandas模块的使用方法以及PyInstaller模块与.py文件的编译等方面的知识，轻松掌握Python的编程技能。
1. 作者有14年的计算机培训经验，能抓住青少年的学习心理。 2. 超过180分钟的视频讲解，可下载也可扫码直观看。
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
1.本书以老少皆宜的漫画形式，通过故事情节推动，讲述了从安装软件到Python的基本语法、运算符、分支结构等相关知识。 2.本书基于Python3.7版本编写，理论与实践相结合，引导读者快速门，走Python应用领域。 3.本书将趣味的漫画故事与活泼的案例相结合，透彻的分步解析，让Python的学习不再那么枯燥。 4.内容源自b站爆笑视频《偷着学Python》，该视频已有20万的播放量（播放量数据源自2021年10月统计的b站数据）。
Python实现Web UI自动化测试实战——Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+J
1.详细解读Python与自动化测试基础知识 2.深讲解自动化测试使用原理及项目实战 3.解析自动化测试效率提高方案 4.详细讲解官方推荐框架unittest及pytest 5.扩展持续集成、提升自动化效率等内容拓展读者视野 6.提供图书中的源代码及学习资料
菊花体 创作者零雨其蒙蒙的高颜值文艺菊花体创意字帖书，提升硬笔书法水平，培养写字的节奏感觉与情境的结合能力。 精美双册设计，上册讲解菊花体创作的方法，下册是内容丰富的临摹字帖，涵盖 恋爱 离别 祝福 成长 四大主题。 随书附赠60节高清教学视频 硫酸纸 书签，既可以用本书学习创作菊花字体，也可以将本书作为礼物赠予他人。
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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Q：我一编程基础都没有，也可以学会吗？ 答：完全没有问题！在众多编程语言中，Python可以说是很容易门的一个。即使你之前没有触过一编程，都可以很轻松地门Python。实际上，现在很多中学都已经设了Python编程课。 Q：这本书只会介绍门方面的知识吗？ 答：这几本书可不止于初级水平的教学。在精讲语法的同时，还穿插了各种发技巧，让你的技术更胜别人一筹。 Q：学完这本书，我可以达到什么水平？ 答：本书旨在让你快速上手Python。读完本书，你已经下了坚实的基础，也达到了初级发水平，下来就可以始学习更高级的技术，比如数据分析、网络爬虫等。 如果想要成为一名真正的Python工程师，想要更深地学习Python，小伙伴们可以看一下本书的阶篇《从0到1：Python阶之旅》。
本书是一本同时汇集了Flask和Django全发流程的Python高阶书籍。除了涵盖知识广泛的特之外，其内容编排也非常新颖，各章节之间既有独立性，又能递支撑，可以有效缩短学习的时间和成本。此外，本书搭配了多个示例代码和综合项目，使原本就比较难以理解和学习的Web编程变得更容易受，极大地提升了读者的学习乐趣和信心。
实用性强：本书紧密结合实际应用背景，通过深浅出的方式，引导读者逐步掌握Python在人工智能领域的实战技巧。 内容全面：全书涵盖了人工智能的多个关键领域，从基础知识到高级应用，为读者提供了一个完整的学习体系。 案例丰富：书中包含大量实战案例，这些案例不仅具有代表性，而且贴近实际应用，有助于读者更好地理解和掌握Python在人工智能中的实际应用。 易于学习：本书注重Python的简单易学特性，使读者能够轻松上手，并快速掌握Python在人工智能领域的核心知识。 受众广泛：无论是初学者还是有一定基础的读者，无论是高校师生还是科研人员、学者及工程技术人员，都能从本书中获益。 综上所述，《Python人工智能分析与实战》以其实用性强、内容全面、案例丰富、易于学习以及受众广泛等特，成为探索Python人工智能领域的理想之选。
1由兴趣导，驾驭神奇的海龟模块，快速掌握Python基础。 2一个个有趣的实战项目，探究式的学习过程，在编程的过程中激发创造力和想象力，养成独立思考的习惯，培养自主学习和探究学习的能力。 3详细的项目分析和程序解析思路，不仅仅是理解性记忆知识，更是一起思考，而掌握分析问题、解决问题的思考路径。 4代码英语阅读法不仅能够培养自我学习能力，更是编程学习与英语学习的相互融合和促。 5在编程项目的学习中融各种学习方法，借助编程学习工具，提炼出适合自己的探究式学习方法。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
本书是Python全栈发系列的第2册，全书共分为6章，47节，将重讲解GUI编程和游戏编程的四大主流模块，即Tkinter、wxPython、Pygame和Cocos2d，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，理论知识与实战发并重，可以帮助读者快速、深的理解和应用GUI编程和游戏编程的相关技术。
《Python基础视频教程》面向初学者，所以本书不会大篇幅阐述晦涩难懂的 高深 理论，而会把要做的每一步操作都详细 呈献 给读者，相关内容不仅仅有图文，还有配套的视频操作讲解。
融汇科研与教学经验，案例可二次发利用！阿里巴巴字节跳动讯飞智元腾讯百度微软 专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、附赠案例！ 关注 人工智能科学与技术 微信公众号，在 知识 资源下载 配书资源 菜单获取下载（或到清华大学出版社网站本书页面下载）。
《漫画学Python：快速提高》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：快速提高》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函数和控
?本书共14个项目，主要包括Python编程基础、网络爬虫、数据分析和数据可视化四大部分内容。 ?全部代码适用于Python 3.5、Python 3.6、Python 3.7以及更高版本。 ?免费提供教学PPT、源代码、教学大纲、习题答案等全套教学资源。
python作为一种不受局限、 跨平台的源编程语言， 广泛应用于数据分析、 人工智能、 网络爬虫、 运维测试等多个领域。 利用 python行项目发与科研实践不失为明智之举。 本书适用于具备一定 python基础并希望通过在项目中应用实践和新的发技术来提升自己 的 python发人员。 本书力求帮助 python发人员挖掘和掌握这门语言及相关程序库的高级特性， 涵盖函数、 数据结构、 python风格的对象、 python与数据库交互、 多线程、 异常、 数据分析及可视化、 图形用户界面发， 以及 Ｗｅｂ 应用创建等内容， 并帮助读者解决常见编程问题和困惑。 本书特如下。 （１） 内容全面， 涵盖高级 python的核心技术的方方面面。 （２） 由浅深讲解实例， 帮助读者逐步掌握高级 python的核心编程方法。 （３） 图文并茂， 让读者及时了解每一步的操作结果， 帮助读者更好地检验学习
本书主要有以下特色。1．教材内容重突出。在保证内容科学、完整的前提下，由浅深的安排章节次序。考虑到Python语言的应用特色，教材更多强调应用思维。例如，在组合数据类型的应用、文件操作的应用、第三方库的应用等章节，更强调体现应用特性。2．教材案例资源丰富。全书设计240个示例，覆盖Python的重要知识。精心设计和编写课后习题，教材编写与教学资源建设同步，本书提供教学课件、程序源码。3. 教材内容上，处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识基本覆盖了等级考试需要的核心内容，又删减了部分使用频率低的内容。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet
这是一本全面介绍Python图表绘制与数据可视化的专业书籍，对于初学者和阶用户来说，是一本不可多得的学习资源。 首先，该书从最基础的Python语法和发环境讲起，逐步深到数据预处理和多种可视化绘图工具的使用，如利用Matplolit等绘制专业的学术图表及各种高级技巧，非常适合零基础的读者逐步学习和掌握。书中提供了大量教学示例和精美图表范例，不仅能够帮助读者理解理论知识，还能够通过实践加深记忆，提高学习效率。 其次，视频教学的加，为读者提供了一个直观的学习途径，尤其是对于那些希望快速掌握关键技能的读者来说，视频教程可以提供即时的指导和帮助。而上机练习资源文件则使读者在阅读理论之后，立即动手实践，这种学以致用的方式，能够极大地提升学习效果。 最后，编者有科研领域工作20多年的经验，无疑为《Python数据可视化:科技图表
《8051软核处理器设计实战》 通过8051处理器从工程的角度理解计算机组成的**参考书。 《兼容ARM9的软核处理器设计》一书的姊妹篇，从8051手更简单，更精炼。 本书中作者用700行Verilog代码真正实现了一个111条指令的8051软核处理器。 帮助读者在FPGA上贯通逻辑电路和嵌式发，提供完整的源代码，极具可操作性。
1.Python语法 编程实践 本书由浅深地介绍Python语言，读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧，结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例，将Python编程融其中，适合业界人士参考，也适合读者参考书中的思路和方法行探索实践。
理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 提供书中全部程序源代码，可快速阶到实用阶段； 由浅深，理论结合实际，案例丰富实用； 取材科学、结构严谨、实用性突出。
《动量策略》将一路指导您从始使用行业标准Python语言，到建立自己的专业回溯测试环境。 本书编写的目的是给读者们一个循序渐的指导，非常有条理性地引导你从零技术知识始，到你拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止。 本书的重是让读者都可以对交易策略行量化回测，以便随时检查自己的交易模型设置。 本书将详细解释多种交易策略，并提供完整的源代码资源，可免费下载，为您成为专业系统交易员之路保驾护航。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
从中学生视角介绍如何学习编程
一、领域好书 【领域好书】Python 进阶指南，精通 Python 绕不开的推荐作品 【好评如潮】Amazon 4.7 星评，豆瓣评分 9.4，近 8 万读者学习 【作者资深】25 年一线研发经验，PSF（Python软件基金会）成员 二、内容精良 【知识聚焦】专注 Python 核心特性和标准库，助你掌握语言底层逻辑 【通俗易读】近 500 段代码示例 + 多图多表，文笔诙谐，语言流畅 【Pythonic】写简洁、流畅、地道的 Python 代码，飙升编程效率 三、新版特色 【优化升级】内容更新率超过 3 成，基于 Python 3.10 新升级 【分上下册】新版拆分为上下两册（480/292页），更方便更易读
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
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